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An Informative Feature Selection Method for Music Genre Classification

机译:音乐体裁分类的信息特征选择方法

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摘要

This letter presents a new automatic musical genre classification method based on an informative song-level representation, in which the mutual information between the feature and the genre label is maximized. By efficiently combining distance-based indexing with informative features, the proposed method represents a song as one vector instead of complex statistical models. Experiments on an audio genre DB show that the proposed method can achieve the classification accuracy comparable or superior to the state-of-the-art results.
机译:这封信提出了一种基于信息丰富的歌曲级别表示的新的自动音乐流派分类方法,其中,特征和流派标签之间的相互信息被最大化。通过有效地结合基于距离的索引和信息特征,该方法将一首歌曲表示为一个向量,而不是复杂的统计模型。在音频流派数据库上进行的实验表明,该方法可以实现与最新技术水平相当或更高的分类精度。

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